基于无人机高清数码影像的水稻产量估算

摘要：

目前常用的水稻产量估算方法以卫星遥感估产为主,卫星遥感估产的分辨率较低、缺乏机理性、误差较大.为了能够快速灵活地获取水稻冠层信息、提高分辨率、准确地估测水稻产量,利用无人机平台搭载高清数码相机,拍摄从抽穗期到成熟期的水稻冠层影像,首先应用中值滤波算法对RGB颜色空间下水稻冠层图像进行去噪,然后针对彩色水稻图像的颜色特征,将图像由RGB颜色空间转换到L*a*b*颜色空间,运用K均值聚类算法对水稻冠层图像进行聚类分析、图像分割,提取出水稻穗、获得水稻穗数量、代入水稻产量估算公式进行估产.试验区域共有18块水稻小区(长8m,宽5m),在水稻抽穗期到成熟期之间拍摄4次.试验记录的数据包括拍摄的时间、高度以及分辨率,同时还要在田间实测水稻穗的数量和水稻的产量,为后期评价和判断K均值聚类算法提取水稻穗的精度以及水稻产量估测的精度提供依据.对水稻产量的实测值与估测值、田间实测的水稻穗数量与图像中提取水稻穗数量进行对比分析.结果表明:对8月18日无人机拍摄的水稻冠层影像进行图像分割,提取出水稻穗的效果较好,估产的精度较高,产量估计均方根误差和平均绝对百分误差分别为9.08和22.8%,水稻穗数估计均方根误差和平均绝对百分误差分别为19.86和5.8%.说明利用无人机搭载数码相机能够快速、无损地获取水稻冠层信息,运用K均值聚类算法能够较为准确地将水稻穗从水稻冠层图像中分割出来,利用数字图像对水稻产量进行估算是可行的.

关键词：无人机、颜色空间、K均值聚类、图像分割、水稻穗

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分类号：S127(农业物理学)

资助基金：国家重点研发项目2016YFD0200700,2017YFD0300706;辽宁省教育厅课题重点项目LSNZD201605

在线出版日期：2017-12-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：629-635